MYSQL優化，提高你的20%的工作效率
## 1.在所有用於where,order by和group by的列上新增索引 ##
1）索引除了能夠確保唯一的標記一條記錄，還能是MySQL伺服器更快的從資料庫中獲取結果。索引在排序中的作用也非常大。
Mysql的索引可能會佔據額外的空間，並且會一定程度上降低插入，刪除和更新的效能。但是，如果你的表格有超過10行資料，那麼索引就能極大的降低查詢的執行時間。
2）強烈建議使用“最壞情況的資料樣本”來測試MySql查詢，從而更清晰的瞭解查詢在生產中的行為方式。
3）假設你正在一個超過500行的資料庫表中執行如下的查詢語句：
```
mysql>select customer_id, customer_name from customers where customer_id='345546'
```
上述查詢會迫使Mysql伺服器執行一個全表掃描來獲得所查詢的資料。
4）型號，Mysql提供了一個特別的Explain語句，用來分析你的查詢語句的效能。當你將查詢語句新增到該關鍵詞後面時，MySql會顯示優化器對該語句的所有資訊。
如果我們用explain語句分析一下上面的查詢，會得到如下的分析結果：
```
mysql> explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385';
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | customers | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 500 | 10.00 | Using where |
```
可以看到，優化器展示出了非常重要的資訊，這些資訊可以幫助我們微調資料庫表。首先，MySql會執行一個全表掃描，因為key列為Null。其次，MySql伺服器已經明確表示它將要掃描500行的資料來完成這次查詢。
5）為了優化上述查詢，我們只需要在customer_id這一列上新增一個索引m即可：
```
mysql> Create index customer_id ON customers (customer_Id);
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
```
如果我們再次執行explain語句，會得到如下結果：
```
mysql> Explain select customer_id, customer_name from customers where customer_id='140385';
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | customers | NULL | ref | customer_id | customer_id | 13 | const | 1 | 100.00 | NULL |
+----+-------------+-----------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+----------+-------+
```
## 2. 用Union優化Like語句 ##
1）有時候，你可能需要在查詢中使用or操作符進行比較。當or關鍵字在where子句中使用頻率過高的時候，它可能會使MySQL優化器錯誤的選擇全表掃描來檢索記錄。union子句可以是查詢執行的更快，尤其是當其中一個查詢有一個優化索引，而另一個查詢也有一個優化索引的時候。
比如，在first_name和last_name上分別存在索引的情況下，執行如下查詢語句：
```
mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' or last_name like 'Ade%'
```
上述查詢和下面使用union合併兩條充分利用查詢語句的查詢相比，速度慢了許多。
```
mysql> select * from students where first_name like 'Ade%' union all select * from students wherelast_name like 'Ade%'
```
## 3. 避免使用帶有前導萬用字元的表示式 ##
當查詢中存在前導萬用字元時，Mysql無法使用索引。以上面的student表為例，如下的查詢會導致MySQL執行全表掃描，及時first_name欄位上加了索引。
```
mysql> select * from students where first_name like '%Ade'
```
使用explain分析得到如下結果：
```
| possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | students | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 500 | 11.11 | Using where |
+----+-------------+----------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
```
如上所示，Mysql將掃描全部500行資料，這將使得查詢極其緩慢。
## 4. 優化資料庫架構 ##
***1）規範化***
首先，規範化所有資料庫表，即使可能會有些損失。比如，如果你需要建立兩張表分別用來記錄customers和orders資料，你應當在order表上用顧客id引用顧客，而不是反過來。下圖顯示了沒有任何資料冗餘而設計的資料庫架構。
## 5.使用最佳資料型別 ##
1）MySQL支援各種資料型別，包括integer，float，double，date，datetime，varchar，text等。當設計資料庫表時，應當儘可能使用能夠滿足特性的最短的資料型別。
比如，如果你在設計一個系統使用者表，而該使用者數量不會超過100個人，你就應該對user_ud使用'TINYINT'型別，該型別的取值範圍為-128至128。如果一個欄位需要儲存date型值，使用datetime型別比較好，因為在查詢的時候無需進行復雜的型別轉換。
當值全為數字型別時，使用Integer。在進行計算時，Integer型別的值比文字型別的值速度更快。
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